Journal of Mathematics UNP is a peer reviewed and scientific journal in mathematics journal to publish some related research in mathematics. This journal publish four time a year, those are in march, June, September, and December. Submissions are selected and processed by the editorial board. The published articles are manuscripts that have passed the selection process. aFOR4D shiowla slot gacor Slot88 Slot88 slot demo https://jurnalrelawan.id/ Slot88 jom.ppj.unp.ac.id edukhasi.org publicationmaster.com https://pgplubuksikaping.org/academics/
Model Matematika Dinamika Persaingan Dua Partai Politik
Democracy positions the public as the highest authority in formulating policy through electoral mechanisms. Elections serve as a democratic instrument to select leaders, with political parties playing a crucial role in organizing society and mobilizing support. The high potential for inter-party electoral migration demands strategic measures to regain constituent sympathy. This research aims to understand the dynamics of voter support shifts and political system stability through a mathematical model. The population is divided into three groups: undecided voters, supporters of Party B, and supporters of Party C. Four equilibrium points were identified: the political free equilibrium point, the equilibrium point for Party B existence, the equilibrium point for Party C existence, and the co-existence equilibrium point for both parties. Based on the simulation analysis, the results indicate that system stability depends on parameters such as the voter transition rate and inactivity factors.
Copyright (c) 2026 Journal of Mathematics UNP
Analisis Sentimen Terhadap Pemilihan Umum Indonesia di Media Sosial Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier
This research aims to analyze public sentimen regarding the election in Indonesia using the Naïve Bayes Classifier method, chosen for its speed, accuracy, and ability to classify text data. The results show that the choice of sentimen lexicon, such as Indonesian Sentimen (InSet), significantly affects the accuracy of the analysis. A larger data set improves the model’s performance, although imbalanced class distribution remains a challenge. Preprocessing techniques such as tokenization with NLTK Word Tokenizer, feature extraction with CountVectorizer, and Hold-Out validation play key roles. With an accuracy of 67%, this study highlights the importance of developing an Indonesian sentimen lexicon and strategies to handle data imbalance
Penerapan Metode Decision Tree untuk Klasifikasi Jenis Penyakit Radang Usus Buntu (Apendisitis) Menggunakan Algoritma C4.5
Perkembangan zaman pada masa kini amat sangat mempengaruhi pola hidup dan kesehatan setiap orang. Banyak masyarakat yang memiliki pola hidup yang tidak sehat dan juga terkadang tidak peduli akan kesehatan tubuh nya sendiri. Pola makan yang tidak sehat biasanya berdampak pada orang yang menderita radang usus buntu (apendisitis) atau penyakit pada usus. Di Indonesia ada 596.132 orang yang menderita radang usus buntu di Indonesia pada tahun 2019 kemudian meningkat menjadi 621.435 orang ditahun berikutnya. Oleh karena itu, deteksi dini yang akurat sangat dibutuhkan untuk mengenali jenis dari radang usus buntu (apendisitis) itu sendiri. Dalam penelitian ini metode machine learning yaitu metode decision tree menggunakan algoritma C4.5 digunakan untuk membangun sebuah model yang dapat mengklasifikasikan jenis radang usus buntu apa yang di derita oleh pasien, berdasarkan gejala-gejala yang memicu terjadinya radang usus buntu (apendisitis). Penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian terapan, yang diawali dengan kajian pustaka terhadap teori-teori yang relevan dengan permasalahan penelitian. Tahap berikutnya melakukan pengumpulan data yang bersumber dari rekam medis pasien apendisitis akut, apendisitis perforasi, apendisitis kronis di Rumah Sakit Hermina Padang. Setelah data terkumpul, proses analisis dilakukan menggunakan algoritma C4.5. Proses kerja algoritma C4.5 secara garis besar adalah memilih atribut terbaik dengan mencari nilai entropy dan information gain dari setiap atribut. Model decision tree yang dihasilkan terdiri dari 23 nodes dengan atribut nyeri abdomen sebagai root node-nya. Pada masing-masing node terdapat keterangan atribut, entropy, sampel, dan nilai. Dari evaluasi kinerja model dihasilkan nilai akurasi 95%.
Copyright (c) 2025 Journal of Mathematics UNP
Peramalan Harga Minyak Mentah Dunia Menggunakan Metode Radial Basis Function Neural Network
Crude oil prices are a key indicator of global economic stability because they affect the energy, transportation, and fiscal policy sectors. This study applies the Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) method to forecast monthly crude oil prices from February 2000 to July 2025 using normalized data. By varying the center percentage, the best model configuration was obtained at lags 1, 2, 53, and 54, using 80% training data and 14% center. This combination yielded a MAPE value of 6.48% (very good category). The model was then used to predict crude oil prices up to July 2026, showing a relatively stable price trend between USD 53.39 and USD 66.28 per barrel. These results indicate that RBFNN is a highly accurate method for supporting energy policy formulation and economic planning
Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Hasil Panen Padi Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
The agricultural sector, particularly rice as a commodity, plays an important role in supporting national food security. Rice production in Indonesia has declined in recent years due to climate change, land conversion, and uneven distribution of assistance. This study aims to classify provinces in Indonesia based on rice yields using the Fuzzy C-Means (FCM) method. Secondary data from BPS for the 2019– 2023 period were employed with five main variables, namely yield, harvested area, productivity, rainfall, and seeds. The research stages included data standardization, followed by clustering using the Fuzzy C-Means method, which was carried out iteratively until the cluster centers and membership values reached stability. The optimal number of clusters was determined through validity testing with the Partition Coefficient. The results indicate the formation of three clusters: high, medium, and low. These findings can serve as a basis for formulating more targeted and effective agricultural policies.
Penentuan Jalur Evakuasi Terpendek Saat Bencana Tsunami di Kota Padang Menggunakan Algoritma Dijkstra
Padang City is a high-risk area for tsunamis. Evacuation speed is crucial for saving lives, but the lack of a spatial data-based evacuation system is a challenge. This study aims to design the shortest evacuation route using the Dijkstra algorithm. Road network data was obtained from OpenStreetMap and processed using Python libraries such as OSMnx, NetworkX, and Folium. The initial and final locations were used as nodes in a weighted graph based on the length of the road segment. The results show that the evacuation route from Padang State University to Mount Pangilun is 3.65 km long, and from Lubuk Buaya Market to Anak Aia is 3.07 km long. The resulting interactive map facilitates the delivery of spatial information. Thus, the application of the Dijkstra algorithm is effective in supporting the design of a disaster evacuation system in Padang City.
Penyelesaian Persamaan Transenden Nonlinear dengan Metode Gemechu-Thota
Metode numerik sering digunakan untuk menghampiri akar persamaan transenden nonlinier, terutama ketika penyelesaian analitik tidak memungkinkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan akar persamaan transenden nonlinier menggunakan Metode Gemechu-Thota, menentukan laju kekonvergenan, dan menyusun algoritmanya. Penelitian ini bersifat teoritis. Adapun Langkah-langkahnya adalah dengan mengamati persamaan transenden nonlinier, mengkaji prinsip metode Gemechu-Thota. Kelebihan dari metode ini adalah memiliki kekonvergenan yang lebih cepat sehingga langkah iterasi yang dibutuhkan juga semakin sedikit. Selanjutnya digunakan juga algoritma untuk menentukan hampiran akar persamaan transenden nonlinier. Hasil dari penelitian ini diperoleh dua metode pencarian akar persamaan transenden nonlinear,metode pertama menggunakan evaluasi turunan ketiga dan yang kedua menggunakan modifikasi dari turunan ketiga sehingga tidak memanfaatkan turunan ketiga. Metode ini memiliki orde konvergensi tiga.
Peramalan Jumlah Penduduk Miskin Kota Batam Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah penduduk miskin di Kota Batam periode 2025–2029 menggunakan metode triple exponential smoothing tipe Brown. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Batam untuk periode 2010 hingga 2024. Berdasarkan analisis pola trend, data menunjukkan pola kuadratik, sehingga metode triple exponential smoothing tipe Brown dipilih karena sesuai dengan karakteristik data. Analisis dilakukan menggunakan Excel dan Minitab, dengan parameter pemulusan optimal α = 0,3 dengan nilai mean squared error (MSE) terkecil yang diperoleh sebesar 23.928.326.. Hasil peramalan menunjukkan peningkatan jumlah penduduk miskin dari tahun ke tahun: 89.752 jiwa (2025), 93.898 jiwa (2026), 98.081 jiwa (2027), 102.302 jiwa (2028), dan 106.559 jiwa (2029). Hasil penelitian ini diharapkan menjadi acuan dalam penyusunan kebijakan penanggulangan kemiskinan di Kota Batam secara lebih tepat dan berkelanjutan
Optimasi Portofolio Menggunakan Metode Mean-Variance dengan L1-Regularization Saham Jakarta Islamic Index (JII)
The capital market, including Sharia-based indices such as the Jakarta Islamic Index (JII), offers investment opportunities but also carries inherent risks due to price fluctuations and market conditions. This study aims to analyze the application of the Mean-Variance method with L1-Regularization in constructing an optimal portfolio of JII stocks and to compare its performance with the traditional Mean-Variance method without regularization. The data consist of historical closing prices of selected stocks, with portfolio weights optimized to minimize risk under the constraints of total weights summing to one and a minimum expected return. Portfolio performance is evaluated using the Sharpe Ratio. The findings reveal that applying L1-Regularization enhances portfolio performance, achieving a Sharpe Ratio of 0.70 compared to 0.39 for the non-regularized method, indicating greater efficiency and stability for investment strategies in the Sharia capital market.
Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Konsumsi Penyalahgunaan Narkoba Pada Masyarakat Di Kota Padang Menggunakan Metode Analisis Regresi Berganda
Drugs are substances or drugs derived from plants or non-plants, both synthetic and semi-synthetic which can cause a decrease or change in consciousness, loss of feeling, reduce to eliminate pain and can cause dependence. Drug abuse is the use of drugs that are not for medical and research purposes, and are used without following the rules or correct dosage, so that they can cause physical health problems, social disorders and mental disorders. The purpose of this study is to determine the multiple regression model and factors that significantly influence the amount of narcotics consumption in the community in Padang City. The analysis used is multiple linear regression analysis. The multiple linear regression model that describes the factors that influence the amount of narcotics consumption in Padang City is the length of use.
Metode Hybrid Steffensen untuk Menentukan Hampiran Akar Persamaan Tak Linear
The Hybrid Steffensen Method is one of the numerical methods used to approximate the roots of nonlinear equations. The objective of this study is to construct the formula of the Hybrid Steffensen Method, formulate its algorithm, and analyze its order of convergence. Furthermore, this research compares the performance of the Hybrid Steffensen Method with the standard Steffensen Method on several test functions. The method employed in this study is a literature review, which involves collecting theories from various books and relevant sources. The results of this study provide a formula for the Hybrid Steffensen Method along with its algorithm, and it is proven to have quadratic order of convergence. In addition, this method demonstrates better performance for functions with certain characteristics compared to the standard Steffensen Method
Analisis Kestabilan Model Matematika SEIRE Kecanduan Game Online
The rapid development of online games has led to addiction or Internet Gaming Disorder (IGD), which is recognized as a serious behavioral disorder. This study aims to analyze the spread of online gaming addiction using a mathematical modeling approach by constructing a compartmental model, analyzing its stability, and determining and interpreting the threshold value of the spread. A literature review method was used with a modification of the compartmental model for a population aged 12-22 years. The analysis included determining two equilibrium conditions (addiction-free and addiction-endemic), which were analyzed using linearization and numerical simulation. The results show that the addiction-free equilibrium is stable when the basic reproduction number is less than one, meaning that addiction can eventually disappear from the population. Conversely, when the value becomes greater than one, addiction will persist and become endemic
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Balita Stunting di Puskesmas Pauh Menggunakan Metode Regresi Probit Biner
A toddler who experiences stunting will be shorter than toddlers in general, both in height and body length. Stunting causes pathological changes characterized by growth disorders that result in delayed child growth that is not in accordance with standards, thus causing short-term and long-term impacts. Using the binary probit regression method, this study aims to determine the structural model, variables that are most likely to cause stunting in toddlers and the causes (factors) of stunting in toddlers at the Pauh Health Center. This research is applied. This study uses primary data from a sample of 98 toddlers using the accidental sampling technique. According to research findings, LBW, maternal education level, family members who smoke, and history of KEK are variables (factors) that effect toddler stunting at the Pauh Health Center.
Analisis Kasus Stunting Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat dengan Menggunakan Metode Spatial Autoregressive (SAR)
Stunting merupakan masalah kesehatan dalam masyarakat termasuk di Provinsi Sumatera Barat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi prevalensi stunting dengan mempertimbangkan aspek spasial menggunakan Spatial Autoregressive (SAR). Data yang digunakan berupa data sekunder yang diambil dari publikasi BPS yang mencakup data prevalensi stunting Kabupaten/Kota di Sumatera Barat tahun 2023. Adapun variabel penelitian yaitu penduduk miskin, Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), jaminan kesehatan, akses air minum layak, dan sanitasi layak. SAR dilakukan untuk mendeteksi ketergantungan spasial antar daerah. Hasil estimasi model SAR menunjukkan bahwa faktor yang mempengaruhi prevalensi stunting secara signifikan adalah tingkat penduduk miskin.
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat Berdasarkan Jumlah Kasus Penyakit Menular Menggunakan Analisis Cluster Metode Wardan Analisis Cluster Metode Ward
Penyakit menular adalah penyakit yang dapat ditularkan melalui berbagai media melalui mikroorganisme seperti bakteri, virus, jamur, atau parasit, yang dapat menyebar dari satu individu ke individu lainnya atau dari hewan ke manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan daerah di Sumatera Barat menggunakan analisis klaster hirarki dengan metode ward berdasarkan penyakit menular, yaitu pada jumlah kasus penyakit tuberkulosis, jumlah kasus penyakit pneumonia, jumlah kasus penyakit AIDS dan jumlah kasus penyakit DBD. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Barat tahun 2024. Pengelompokan dibentuk menjadi 2 sampai 6 klaster. Dengan nilai Dunn index tertinggi yaitu sebesar 0,6344 diperoleh klaster terbaik berada pada pengelompokan menjadi 3 klaster. Daerah yang berada pada klaster 3 dijadikan sebagai daerah perhatian yang menjadi daerah dengan penyebaran penyakit yang tinggi di Provinsi Sumatera Barat.
Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Minat Belanja Online Mahasiswa Pada E-Commerce Shopee Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda
The growth of e-commerce in Indonesia has been rapid, with Shopee as one of the leading platforms implementing promotional strategies such as discounts, free shipping, SPayLater, and Cash on Delivery (COD). This quantitative study involved 68 Mathematics students from FMIPA, Universitas Negeri Padang, selected purposively through a questionnaire. The multiple linear regression analysis showed that all four promotional strategies have a positive and significant effect on online shopping interest, with discounts and free shipping being the dominant factors. The model explains 59.53% of the variation in purchase intention, indicating that direct incentives and payment flexibility effectively encourage students’ online shopping behavior.
Pengklasteran Terbaik Kabupaten/Kota Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Metode Hierarki Agglomerative dan Validitas Koefisien Silhouette
Poverty is a complex and multidimensional development problem that has a direct impact on people's welfare. This study aims to cluster districts/cities in West Sumatra using the agglomerative hierarchy method based on indicators of poverty causes and evaluate the clustering results formed by the silhouette coefficient validity method. The research data are secondary data obtained from BPS publications that include eight variables from the four most influential indicators: education, economy, housing and employment. Agglomerative hierarchy cluster analysis was conducted for district/city clustering. The clustering results were validated using the silhouette coefficient method to determine the best method and the optimal number of clusters. The results show that all agglomerative hierarchy methods are the best methods. And cluster k = 3 is the optimal number of clusters among other clusters.
Analisis Sentimen Terhadap Program Makan Bergizi Gratis Pada Media Sosial X Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
The rapid development of information and communication technology has positioned social media as a major platform for expressing public opinions on government policies, including the Free Nutritious Meal Program (MBG) launched in January 2025. This study aimed to analyze public sentiment toward the program using the Naïve Bayes Classifier. Secondary data were obtained from user posts on platform X through a data crawling technique and processed using cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, and stemming. Sentiment classification was conducted into positive, negative, and neutral categories, and the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied to address data imbalance. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1- score. The results showed 407 positive comments, 383 negative comments, and 304 neutral comments. The best model with parameter α=0.3 achieved an accuracy of 83.76%. Overall, public sentiment toward the MBG Program tended to be positive, although continuous evaluation remained necessary.
Implementasi Fuzzy Time Series Lee pada Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Padang Pariaman
Padang Pariaman Regency is an area with a high rainfall category throughout the year. The community’s activities are subject to significant fluctuations in rainfall patterns. The objective of the present study is to forecast the amount of rainfall in order to help people face various obstacles and disasters. The methodological approach in this investigation utilizes Lee’s fuzzy time series methodology. The result is a forecast of the amount of rainfall in Padang Pariaman Regency for January 2025 which is 401 mm indicates high rainfall. The accuracy of forecasting is measured using mean absolute percentage error which is obtained at 43%, which means that forecasting is classified as a sufficient category.
Penerapan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) untuk Optimasi Rute Distribusi Air Mineral (Studi Kasus: PT Tina Dimans Raya Padang)
PT Tina Dimans Raya menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan jalur distribusi air mineral ke minimarket di Kota Padang. Rute distribusi sebelumnya ditentukan secara manual tanpa mempertimbangkan jarak terpendek dan kapasitas kendaraan, menyebabkan inefisiensi operasional. Penelitian ini menerapkan CVRP dengan Sweep Algorithm untuk mengelompokkan lokasi pengiriman dan Nearest Neighbor Algorithm untuk menentukan urutan perjalanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada 31 Januari 2025, total jarak tempuh berkurang 15,9 km, dan jumlah kendaraan yang digunakan berkurang dari tiga menjadi dua tanpa mengurangi kapasitas pengiriman. Dengan demikian, metode ini terbukti efektif dalam mengoptimalkan rute dan mengurangi biaya operasional perusahaan.
Penggunaan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) untuk Mengklasifikasi Stres Akademik Mahasiswa Departemen Matematika Universitas Negeri Padang
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat stres akademik mahasiswa Departemen Matematika Universitas Negeri Padang menggunakan algoritma K- Nearest Neighbors (K-NN), dengan (hasil Grid Search ). Stres akademik merupakan kondisi psikologis yang sering dialami siswa akibat tekanan internal maupun eksternal selama menjalani studi. Data dikumpulkan dari 100 mahasiswa aktif tahun masuk 2021 hingga 2024 melalui kuesioner Student Stress Inventory (SSI), mencakup empat subskala: fisik, interpersonal, akademik, dan lingkungan. Variabel lain yang digunakan meliputi program studi, tahun masuk, jenis kelamin, indeks prestasi kumulatif (IPK), dan jumlah kredit satuan semester (SKS). Algoritma K-NN diterapkan untuk mengklasifikasikan data ke dalam tiga kategori stres: ringan, sedang, dan berat. Evaluasi menggunakan konfusi matriks menunjukkan bahwa model K-NN menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 95%, yang menunjukkan efektivitas algoritma dalam pemetaan tingkat stres akademik berdasarkan data yang tersedia. Hasil ini menunjukkan bahwa K-NN dapat digunakan sebagai alat bantu prediktif dalam mendeteksi tingkat stres siswa secara akurat dan efisien. Kata Kunci: Stres Akademik, Klasifikasi, KNN, Prediksi, Data mining.
Model Matematika Penyebaran Penyakit Frogeye Leaf Spot pada Tanaman Kedelai
Frogeye Leaf Spot (FLS) adalah penyakit tanaman kedelai yang disebabkan oleh jamur Cercospora sojina. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bentuk model matematika penyebaran FLS, menganalisis model matematika dan menginterpretasikan hasil analisisnya. Penelitian ini merupakan penelitian dasar atau teoritis. Bentuk model matematika penyebaran penyakit FLS pada tanaman kedelai yaitu SEIRB. Berdasarkan hasil analisis model terdapat dua titik ekuilibrium yaitu titik ekuilibrium bebas penyakit dan titik ekuilibrium endemik. Hasil simulasi numerik menginterpretasikan bahwa tingginya laju penularan sekunder, laju penularan primer, dan laju perpindahan spora dari tanaman terinfeksi ke kepadatan jamur dalam tanah, maka penyakit FLS akan mewabah. Tingginya laju pertumbuhan dan kematian alami serta rendahnya laju perpindahan tanaman kedelai terpapar ke tanaman kedelai terinfeksi akan mengurangi penyebaran penyakit FLS.
Penentuan Harga Opsi Saham Menggunakan Monte Carlo Standar dan Antithetic Variate (Studi Kasus: Saham Alphabet Inc.)
Fluktuasi harga saham menyebabkan risiko pada pengambilan keputusan dalam berinvestasi. untuk meminimalisir risiko, investor dapat memperdagangkan salah satu produk derivatif, yaitu opsi saham. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan harga opsi call Alphabet Inc. menggunakan Monte Carlo Standar dan Antithetic Variate. Data yang digunakan yaitu harga penutupan saham harian Alphabet Inc. periode 07 Mei 2024 sampai dengan 07 Mei 2025. Langkah-langkah yang dilakukan adalah menentukan nilai parameter, membangkitkan bilangan acak berdistribusi normal, menghitung payoff, selanjutnya menghitung rata-rata harga opsi, kemudian membandingkan kecepatan kekonvergenan berdasarkan galat relatif yang dihasilkan dari masing-masing metode. Hasil penelitian diperoleh bahwa, perhitungan harga opsi saham menggunakan Monte Carlo Standar, diperoleh harga opsi sebesar $28,26458 dengan galat relatif 2,67% pada simulasi ke-5000, sedangkan Antithetic Variate diperoleh harga opsi sebesar $28,17067 dengan galat relatif 2,32% pada simulasi ke-50. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa Antithetic Variate lebih efektif dalam penentuan harga opsi saham Alphabet Inc.
Opsi Saham, Monte Carlo Standar, Antithetic Variate
Perhitungan Cadangan Premi Tahunan Retrospektif dan Prospektif pada Asuransi Jiwa Berjangka Kasus Joint Life Menggunakan Metode Fackler
Penelitian ini membahas perhitungan cadangan premi pada asuransi jiwa berjangka dengan kasus joint life menggunakan metode Fackler, sebagai solusi atas ketidakseimbangan antara premi yang diterima dan santunan yang dibayarkan oleh perusahaan asuransi. Asumsi penelitian mencakup dua tertanggung, pria usia 33 tahun dan wanita usia 29 tahun, dengan pembayaran premi dilakukan setiap awal tahun dengan masa perlindungan 15 tahun dan suku bunga 5,75%. Metode yang digunakan mencakup pendekatan prospektif dan retrospektif, diawali dengan pembentukan tabel mortalitas dan komutasi gabungan, perhitungan anuitas hidup gabungan awal berjangka, premi tunggal, serta premi bersih tahunan, hingga perhitungan cadangan premi. Hasil menunjukkan bahwa nilai cadangan premi tahunan dari kedua metode memberikan hasil yang sama, meningkat selama 13 tahun pertama dan menurun pada 2 tahun terakhir masa polis.
Model Matematika Interaksi Escherichia Coli dan Coliphages
Coliphages merupakan virus yang menginfeksi bakteri Escherichia coli dan memiliki potensi sebagai agen dalam terapi fag. Penelitian ini menyusun model matematika dalam bentuk sistem persamaan diferensial nonlinier untuk menggambarkan dinamika infeksi antara populasi E. coli sehat, E. coli terinfeksi, dan Coliphages. Analisis dilakukan dengan menentukan titik-titik keseimbangan dan mengevaluasi kestabilannya melalui pendekatan linearisasi menggunakan matriks Jacobian. Simulasi numerik dilakukan dengan perangkat lunak Python untuk melihat pengaruh nilai parameter reproduksi dasar terhadap perilaku sistem. Hasil menunjukkan bahwa jika nilai reproduksi dasar berada di bawah ambang batas, infeksi tidak menyebar dan sistem akan stabil pada kondisi bebas infeksi. Namun, jika nilainya melebihi ambang batas, infeksi dapat bertahan dan sistem akan menuju keadaan koeksistensi stabil. Pada kondisi dengan nilai reproduksi dasar yang sangat tinggi, sistem menunjukkan gejala osilasi sebelum akhirnya mencapai kestabilan.
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Mahasiswa Dalam Memilih Aplikasi Belanja Online (Suatu Analisa dengan Menggunakan Regresi Logistik Multinomial)
The development of information and communication technology has changed consumer behavior, including online shopping activities. College students, as part of the digital generation, show a high interest in using online shopping applications such as Shopee, TikTok Shop, and Lazada. This study aims to determine the factors that influence students in choosing online shopping applications. The method used in this study is applied research with a quantitative approach, through the distribution of questionnaires to active students of the Mathematics Department, Padang State University, class of 2021-2024. Data were analyzed using multinomial logistic regression. The results show that promotion and logistics factors significantly influence the choice of the Shopee application, while promotion and product risk factors significantly influence the choice of TikTok Shop. Students prefer Shopee due to promotion and logistics factors, and choose TikTok Shop due to promotions, but tend to avoid TikTok Shop due to product risk factors.
Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Datang ke Indonesia dengan Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winters
Indonesia memiliki daya tarik kuat bagi wisatawan mancanegara karena dianugerahi kekayaan alam yang melimpah dan objek wisata yang dapat dijadikan sebagai salah satu sumber pendapatan bagi negara. Agar dapat memaksimalkan hasil yang diperoleh dibutuhkan kesiapan sarana dan prasarana yang menunjang kegiatan keparawisataan. Metode pemulusan eksponensial Holt-Winters merupakan metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 41 periode data, yaitu Januari 2022 sampai Mei 2025. Model ini digunakan untuk meramalkan jumlah wisatawan periode Juni 2025 sampai Desember 2026. Hasilnya menunjukkan trend peningkatan jumlah wisatawan setiap tahun dengan puncaknya terjadi pada bulan Desember, dimana jumlah wisatawan diperkirakan mencapai 2.153.950 jiwa Pada desember 2025, kemudian mengalami penurunan di Januari 2026 hanya sebesar hanya sebesar 1.545.411 jiwa dan kembali mencapai puncak sebesar 2.115.239 jiwa pada bulan Desember 2026. Hasil ramalan jumlah wisatawan mancanegara tersebut membentuk pola musiman yang stabil.
Pengelompokan Mahasiswa Calon Penerima Bantuan Pendidikan UPZ UNP Menggunakan Metode Simple K-Medoids Partitioning
UPZ UNP is a zakat management institution established by BAZNAS of West Sumatra within Universitas Negeri Padang. The current manual selection process for educational assistance recipients is considered inefficient due to the large number of applicants. This study applies the Simple K-Medoids Partitioning method with Gower distance to objectively cluster student data. The data used were obtained from UPZ UNP for the period of July–December 2024. Several cluster numbers (k=2 to k=7) were tested, and validation using the Medoid Shadow Value indicated that k=2 was the most optimal, with a value of 0.463247. Object 45 and object 146 served as the cluster centers. The final result showed that cluster 1 consisted of 405 students and cluster 2 included 265 students. Cluster 2 is prioritized as the recipient group. The findings of this study are expected to support more accurate and efficient decision-making at UPZ UNP.
Pemodelan Matematika untuk Proses Pengeringan Lapisan Cat
The drying process of paint layers is a crucial phenomenon in the coating industry as it significantly affects the final quality and durability of the product. One notable phenomenon observed during this process is the change in surface topography caused by uneven solvent evaporation and variations in surface tension. This study aims to develop a mathematical model that describes the dynamics of layer thickness and solvent distribution during the drying process. The model is constructed based on lubrication theory with a two-component approach, consisting of resin and solvent, and incorporates the principles of mass conservation and the Navier-Stokes equations. Through the formulation of the basic system, boundary conditions, nondimensionalization, and asymptotic analysis under thin-film assumptions, a leading-order model system is derived in the form of two nonlinear evolution equations representing the total flux and solvent flux. The results demonstrate that surface tension, pressure gradients, viscosity, and diffusion play significant roles in the drying dynamics of paint layers.
Paint Drying Mathematical Model Asymptotic Analysis
Pemodelan Matematika untuk Memasak Daging Sapi
Cooking meat involves heat transfer, tissue structure changes, and fluid movement. This study presents a mathematical model using a poroelastic medium to simulate the beef cooking process. The model incorporates temperature distribution, fluid flow, porosity changes, and swelling pressure due to heating. The model equations are derived from the principles of mass conservation, momentum balance, and energy conservation. The model is solved numerically using a two-dimensional finite difference method over a 15 cm × 7 cm domain at an initial temperature of 25°C for 60 minutes, showing gradual heat diffusion into the meat as illustrated by temperature distribution heatmaps. The results demonstrate the model's ability to represent temperature distribution and shrinkage within the meat during roasting.
Mathematical Model Meat Cooking Finite Difference Method